这是一份贝叶斯机器学习路线图, 正在不断更新中. 路线图由简短的介绍配以相应的学习资源组成, 读者不一定要按顺序学习, 可以直接定位到自己需要的地方. 很多时候, 我们希望自学某个领域的知识, 学习能 ...

(学习这部分内容大约需要50分钟) 摘要 Gibbs采样是一种马尔科夫连蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)算法, 其中每个随机变量从给定剩余变量的条件分布迭代 ...

(学习这部分内容约需要1.9小时) 摘要 在贝叶斯框架中, 我们将统计模型的参数视为随机变量. 模型由变量值的先验分布以及决定参数如何影响观测数据的证据模型来指定. 当我们对观测数据进行条件化时, ...

(学习这部分内容大约需要花费1.1小时) 摘要 在我们感兴趣的大多数概率模型中, 计算后验边际或准确计算归一化常数都是很困难的. 变分推断(variational inference)是一个近似计 ...

(学习这部分内容大约需要1.1小时) 摘要 在模型选择中, 我们通常从一组候选模型中选择一个"最优"的模型(基于某种模型评价准则, 比如AIC分数). 然后, 使用这个选定的"最优"模型进行预测. ...

(学习这部分内容大约需要1.5小时) 摘要 马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)是一种近似采样算法, 它通过定义稳态分布为 \(p\) 的马尔科夫链, ...